• 职位名称：人工智能/机器学习工程师 (DevOps | MLOps | 5000-7000 新元 | 政府)
• 合同期限：24 个月
• 工作地点：武吉美拉中央 / 地铁路
• 薪资：5000-7000 + 年终奖金 + 绩效奖金
• 资格：仅限新加坡公民
职责
• 开发与部署人工智能产品及人工智能驱动的后端服务：
• 设计并开发可重用且可扩展的人工智能功能后端 API 服务，以支持业务用例（例如：OCR，文档解析，嵌入模型 API）
• 在容器化环境中使用 Kubernetes（优先使用 Redhat OCP）和 vLLM 部署和管理大规模 LLM（例如：LLaMA，Mistral，基于 GPT 的模型），并集成到 RESTful 或 gRPC API 端点中。
• 使用 MLOps 框架（如 MLflow、Kubeflow）或企业 AI/ML 工具（如 Dataiku）打包、版本控制、文档化和部署 AI/ML 模型/服务。
推理优化
• 使用模型量化、张量并行、低级优化库（例如：TensorRT、ONNX Runtime、DeepSpeed）调整推理性能。
• 实施动态批处理和请求复用，以实现低延迟和高吞吐量的服务。
• 监控和分析模型推理工作负载，以识别并消除性能瓶颈。
人工智能基础设施管理
• 设计和管理可扩展的 GPU/加速器基础设施（本地）以支持人工智能训练和推理工作负载。
• 使用 Redhat OCP 等工具维护高效的 GPU 作业调度。
安全与合规性
• 在人工智能部署生命周期中嵌入安全性，包括模型验证、镜像签名、运行时保护和 API 安全性。
• 确保基础设施符合企业安全标准（例如：NIST、ISO 27001）。
• 与安全和合规团队合作，进行威胁建模和安全部署评估。
资格
• 计算机科学、数学、统计学或相关领域的学士或硕士学位
• 5 年以上的 DevOps、MLOps 经验，其中 2 年以上专注于 AI/ML 系统。
• 对 AI/MLOps 实践和工具有深入理解
• 在生产环境中部署和优化 LLM 或基于变换器的模型的实际经验。
• 精通容器技术（优先使用 Redhat OCP）
• 强大的脚本编写和自动化技能（Python、Bash 等）。
• 熟悉推理优化技术（量化、批处理、并行）。
• 对 GPU 基础设施和性能调优有扎实的理解。
• 深入了解安全软件开发实践和 DevSecOps 工具
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